PE越小预期收益越高，这个结论在沪深300中是否成立，使用tushare的数据与alphalens的因子分析框架简单分析一下。
回测时间跨越2010年1月1日至2023年12月31日。因子分析的介绍可以参考前文：因子分析方法的介绍
结论：
1. 按照排序法，从2010年1月1日至2023年12月31日，在每个调仓日，将沪深300的成分股按PE大小平均划分为5组，等权重买入并持有一个月、或一个季度、或一年，PE较小的组有着更高的超额收益。按月、季度进行调仓时，PE最大的组反而收益较第四组更好（图片:mean period wise return by factor quantile）。因为年度数据时间跨度更长，所以从收益、风险等维度看，数值的范围理应超过月度、季度数据。如果收益是线性向上的，拿年度数据的收益率应是季度数据的4倍。该图主要用于观测方向及单调性，不适用于月度、季度、年度的对比。
2. 如果按因子权重进行买入沪深300全部成分股，与等权重买入沪深300相比，annual alpha几乎为0，没有任何超额收益(return analysis数据：ann.alpha).
3. 从时间线上看，按年进行调仓下，在大部分时间中，低PE有着高的预期收益，其中2011年、2015-2017年、2021年更为显著，只有2019年高PE的股票有着高的预期收益（在次年表现更好）。(图片mean period IC)。
4. 在不同行业上看，农林牧渔，商贸零售、社会服务、美容护理、有色金属中，高PE有着更好的收益。公共事业、家用电器、石油石化、PB较小的股票有着更高的超额收益，因子单调性明显。大部分行业，PE这一个因子对股价的解释性有限（有的行业是中间组收益高，有的行业是最大组与最小组收益高，缺乏单调性）(图片：information coefficient by group)。
以下为相关图表。
收益分析
IC测试
PE最小组收益情况
